Interpretable Single-View 3D Gaussian Splatting using Unsupervised Hierarchical Disentangled Representation Learning

📄 arXiv: 2504.04190v1 📥 PDF

作者: Yuyang Zhang, Baao Xie, Hu Zhu, Qi Wang, Huanting Guo, Xin Jin, Wenjun Zeng

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-05

💡 一句话要点

提出3DisGS框架，通过无监督分层解耦表示学习实现单视角3D高斯模型的语义可解释性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D高斯溅射 语义可解释性 解耦表示学习 单视角重建 无监督学习

📋 核心要点

  1. 现有3DGS方法在理解底层3D语义方面存在挑战，限制了模型的可控性和可解释性。
  2. 3DisGS框架通过双分支结构和分层解耦表示学习，分离几何和外观特征，实现粗细粒度的语义解耦。
  3. 实验结果表明，该模型在实现3D解耦的同时，保持了高质量和快速的3D重建性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种可解释的单视角3D高斯溅射（3DGS）框架，名为3DisGS，旨在通过分层解耦表示学习（DRL）发现粗粒度和细粒度的3D语义。该模型采用双分支架构，包含点云初始化分支和三平面-高斯生成分支，通过分离3D几何和视觉外观特征来实现粗粒度的解耦。随后，通过基于DRL的编码器-适配器进一步发现每个模态中的细粒度语义表示。据我们所知，这是第一个实现无监督可解释3DGS的工作。评估结果表明，我们的模型在保持高质量和快速重建的同时，实现了3D解耦。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D高斯溅射（3DGS）方法虽然在3D重建和渲染方面取得了显著进展，但缺乏对场景语义信息的有效建模和理解。这导致模型的可控性和可解释性较差，难以进行基于语义的编辑和操作。因此，如何提升3DGS模型的语义可解释性是一个重要的研究问题。

核心思路：本文的核心思路是通过无监督的分层解耦表示学习（DRL）来提取3D场景中的语义信息。具体来说，将3D几何信息和视觉外观信息进行解耦，并进一步在每个模态中提取细粒度的语义特征。通过这种方式，模型能够学习到更具语义意义的3D表示，从而提高可解释性和可控性。

技术框架：3DisGS框架采用双分支架构。第一个分支是点云初始化分支，用于从单视角图像中估计初始的3D点云。第二个分支是三平面-高斯生成分支，用于将点云信息转换为3D高斯表示，并进一步优化高斯参数。在每个分支中，都使用了基于DRL的编码器-适配器结构，用于提取细粒度的语义特征。整体流程是从单视角图像开始，经过点云初始化、高斯参数生成和优化，最终得到可解释的3D高斯模型。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个无监督的分层解耦表示学习框架，用于提升3DGS模型的语义可解释性。与现有方法相比，该方法能够有效地分离3D几何和视觉外观信息，并提取细粒度的语义特征，从而实现更好的可控性和可解释性。这是首个实现无监督可解释3DGS的工作。

关键设计：在点云初始化分支中，使用了预训练的深度估计网络来估计初始深度图。在三平面-高斯生成分支中，使用了三平面表示来编码3D几何信息。DRL模块采用了基于互信息最大化的损失函数，用于鼓励特征的解耦。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，例如编码器和适配器的具体层数和神经元个数，以及损失函数的权重系数等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文提出的3DisGS框架在保持高质量和快速重建的同时，实现了3D解耦。通过实验验证，该模型能够有效地分离3D几何和视觉外观信息，并提取细粒度的语义特征。虽然论文中没有给出具体的性能指标提升数据，但强调了其在3D解耦和语义可解释性方面的优势，为后续研究提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于三维场景理解、三维内容生成与编辑、虚拟现实/增强现实等领域。例如，可以用于对三维场景进行语义分割和标注，实现基于语义的三维模型编辑，或者生成具有特定语义属性的三维场景。该研究有助于推动三维视觉技术的发展，并为相关应用提供更强大的技术支持。

📄 摘要（原文）

Gaussian Splatting (GS) has recently marked a significant advancement in 3D reconstruction, delivering both rapid rendering and high-quality results. However, existing 3DGS methods pose challenges in understanding underlying 3D semantics, which hinders model controllability and interpretability. To address it, we propose an interpretable single-view 3DGS framework, termed 3DisGS, to discover both coarse- and fine-grained 3D semantics via hierarchical disentangled representation learning (DRL). Specifically, the model employs a dual-branch architecture, consisting of a point cloud initialization branch and a triplane-Gaussian generation branch, to achieve coarse-grained disentanglement by separating 3D geometry and visual appearance features. Subsequently, fine-grained semantic representations within each modality are further discovered through DRL-based encoder-adapters. To our knowledge, this is the first work to achieve unsupervised interpretable 3DGS. Evaluations indicate that our model achieves 3D disentanglement while preserving high-quality and rapid reconstruction.